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一种基于直线约束的神经辐射场渲染方法 

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申请/专利权人:南京工业大学

摘要:本发明提出了一种基于直线约束的神经辐射场渲染方法,属于计算机视觉技术领域。本发明在图像预处理阶段利用霍夫变换提取场景中的线条信息,并将直线映射到3D空间。接着,通过K‑Means聚类方法对点云进行聚类,再通过RANSAC方法对三维空间直线进行拟合,从而为NeRF提供额外的几何信息约束。此外,本发明采用了多分辨率哈希编码方法,将不同分辨率下的特征向量连接起来,形成最终的特征向量序列,以加速NeRF的训练过程。本发明旨在实现对场景3D几何结构的精准捕捉,并产生更加准确和详细的渲染结果。同时,在训练过程中,实现更快的渲染速度。

主权项:1.一种基于直线约束的神经辐射场渲染方法,其特征在于,包括以下步骤步骤1、图像预处理,利用COLMAP软件从n张输入图像中估计出相机位姿;步骤2、在输入二维图像中,利用多模态线特征提取器,针对不同尺度的数据,提取直线特征;步骤3、根据二维直线特征,在网络进行加权和深度估计时,进行三维空间直线拟合,转换为三维深度线特征;步骤4、利用一种多分辨率哈希编码方案来加速渲染过程,采用一个小型MLP网络结构和多分辨率哈希编码策略;步骤5、添加直线深度约束,优化损失函数,训练得到三维模型的隐式表达。步骤6、根据输入图像所覆盖场景的隐式三维表示和新的相机姿态参数,进行新视图合成。

全文数据:

权利要求:

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